【快乐开源】Paddle Tensor 规范化

[HydrogenSulfate]

1. 背景

Python 用户在进行数值计算、数据科学、机器学习和深度学习时，拥有广泛的库和框架可供选择。每年都会出现推动这些领域发展的新框架。这些活动和创造力意外地导致了多维数组（或称张量）库的碎片化，而多维数组库正是这些领域中的基础数据结构。选择包括 NumPy、Tensorflow、PyTorch、Dask、JAX、CuPy、MXNet、Xarray 等。
这些库的 API 大体相似，但也有足够多的差异，因此编写适用于多个（或所有）库的代码非常困难。为了解决数组构造和使用方式中的常见问题，此数组 API 标准专门为其指定了相应的 API 接口。

• NumPy 的发展与数组库碎片化
  • Python 中第一个用于数值和科学计算的库是 Numeric，开发于 20 世纪 90 年代中期。
  • 21 世纪初期，第二个类似的库 Numarray 诞生。
  • 2005 年，NumPy 问世，取代了 Numeric 和 Numarray，解决了当时的碎片化问题。
  • 大约十年来，NumPy 是唯一广泛使用的数组库。
• 新库涌现与碎片化加剧
  • 在过去的 5 年里，主要是由于新硬件的出现和深度学习的兴起，出现了许多其他库，导致碎片化更加严重。
  • 新库中的概念和 API 经常受到旧库的启发（或复制自旧库），然后进行更改或改进以满足新的需求和用例。
  • 各个库的作者讨论了各种想法，然而，在此数组API标准出现之前，从未有过认真的尝试来协调所有库，以避免碎片化，并达成一个通用的API标准。
• 数组API标准的起源与发展
  • 这个数组API标准的想法，是在2019至2020年期间，通过维护人员之间的多次深入对话，逐渐酝酿并形成的。
  • 很快我们就发现，当前碎片化的现状无法通过编写新的“参考库”来有效解决，这与2005年的情况大相径庭，现在有太多不同的用例和太多的利益相关者，而且创新速度太快了。
  • 2020 年 5 月，Python 数据 API 标准联盟召集了一组初始维护人员，开始起草数组 API 的规范，该规范可以被每个现有的数组和张量库采用。
  • 最终产生了描述该 API 的文档。

通过标准化 Paddle Tensor 的功能及行为（即确保遵循统一的 Tensor 接口规范），可以有效解决这一问题，这也是 pytorch、tensorflow、jax 在当前开发进程中已经遵守的开发规范：Python array API standard v2023.12。

1. 涉及范围

• 函数、方法、类和其他对象的名称。
• 函数签名，包括类型注释。
• 函数和方法的语义。即预期输出包括数值结果的精度和数据类型。
• 存在nan's、inf's、空数组（即包括一个或多个大小为 的维度的数组0）的语义。
• 选角规则、广播、索引
• 数据交换。即用于将一种数组类型转换为另一种类型的协议，可能共享内存。
• 设备支持。

2. 设计目标

• 使使用数组的库可以开始使用多种类型的数组作为输入。
• 实现在 API 标准的核心功能之上构建的代码的更多共享和重用。
• 对于新数组库的作者，提供一个可以按原样采用的具体 API，而不是每个作者必须决定从哪里借用什么以及在何处偏离。
• 当用户从一个数组库切换到另一个数组库时，减少用户的学习曲线。

3. 任务列表

序号	难度	任务标题	备注	队伍名称/状态/PR
1	⭐⭐	新增 Tensor.mT(作为参考，#68833)	复用已有接口 Tensor.transpose	@HydrogenSulfate
2	⭐	新增 Tensor.__rfloordiv__	复用已有接口 Tensor.__floordiv__	@enkilee #69222
3	⭐	新增 Tensor.__rmod__	复用已有接口 Tensor.__mod__	@PolaKuma #69231 @SCUcookie #69689 #69781
4	⭐	新增 Tensor.__rmatmul__	复用已有接口 Tensor.__matmul__	@jincheng23 @LittleHeroZZZX #69406
5	⭐	新增 Tensor.__rand__	复用已有接口 Tensor.__and__	@SCUcookie #69473
6	⭐	新增 Tensor.__ror__	复用已有接口 Tensor.__or__	@mori0umi #69481 #69508 @wwwuyan @ZHOU05030 #69463 @yangrongxinuser #69469 @jincheng23 #69488
7	⭐	新增 Tensor.__rxor__	复用已有接口 Tensor.__xor__	@yangrongxinuser #69466 #69748 #69779
8	⭐	新增 Tensor.__rlshift__	复用已有接口 Tensor.__lshift__	@MrXnneHang #69348
9	⭐	新增 Tensor.__rrshift__	复用已有接口 Tensor.__rshift__	@MrXnneHang #69348
10	⭐⭐	新增 Tensor.__complex__	新特性，难度中等	@NKNaN #69257
11	⭐⭐	Tensor.__dlpack__	新特性，复用 paddle.utils.dlpack.to_dlpack 组合实现	@SCUcookie #69781
12	⭐⭐⭐	新增 Tensor.__dlpack_device__	新特性，但是接口实现不难	@ZHOU05030 #69566 #69632
13	⭐	新增 Tensor.__pos__	直接返回 Tensor 本身即可	@MrXnneHang #69256 #6972
14	⭐	新增 Tensor.__lshift__	复用paddle.tensor.math.bitwise_left_shift	@MrXnneHang #69348
15	⭐	新增 Tensor.__rshift__	复用paddle.tensor.math.bitwise_right_shift	@MrXnneHang #69348
16	⭐	新增 paddle.e	复用 math.e	@ndyysheep #69470 #69531 #69667
17	⭐	新增 paddle.inf	复用 math.inf	@Sylence8 #69464 @kineast #69502 #69542 @jincheng23
18	⭐	新增 paddle.nan	复用 math.nan	@kineast #69502 #69542
19	⭐	新增 paddle.pi	复用 math.pi	@wwwuyan #69499 #69548 #69613
20	⭐	新增 paddle.newaxis	复用 None	@Sylence8 #69464
21	⭐	新增 paddle.bitwise_invert Tensor.bitwise_invert	复用已有接口 Tenosr.__invert__	@MrXnneHang #69197 #6932
22	⭐⭐	新增 paddle.less Tensor.less	新增一个 padlde.less_than/Tensor.less_than 的别名即可	@MrXnneHang #69270 #6972 #6989
23	⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐	新增 TensorA[mask] = TensorB	新特性，需要更改 __setitem__的 C++ 实现，添加当 index 是布尔类型，且右侧的输入是 Tensor 时的计算逻辑	@LittleHeroZZZX #69480 #69534
24	⭐⭐	新增 paddle.matrix_transpose 新增 paddle.linalg.matrix_transpose	复用 paddle.transpose	@PolaKuma #69301 #6970 #6995 #69982
25	⭐⭐	新增 paddle.vecdot paddle.linalg.vecdot	复用 paddle.linalg.dot 即可	@mori0umi @yangrongxinuser @PolaKuma #69477
26	⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐	新增 paddle.linalg.svdvals	新特性，需要写 C++ Kernel 实现 svdvals 并绑定到 python 上	@aquagull #69528 #69796 #69820 #7001
27	⭐⭐⭐⭐⭐⭐	新增 paddle.to_tensor 针对实现了__cuda_array_interface__接口的数组对象(如torch.Tensor)进行适配	新特性，需要写 C++ pybind 函数，并绑定到 python 上	@jincheng23 @aquagull #69913 @ZHOU05030
28	⭐	新增 paddle.from_dlpack	paddle.utils.dlpack.from_dlpack 别名	@PolaKuma #69361 @GENES-XY
29	⭐	新增 paddle.to_dlpack	paddle.utils.dlpack.to_dlpack 别名	@PolaKuma #69361 @GENES-XY

4. 认领方式

请大家以 comment 的形式认领任务，如：

【报名】：1、3、12-13

多个任务之间需要使用中文顿号分隔，报名多个连续任务可用横线表示，如 2-5
PR 提交格式：在 PR 的标题中以 【Paddle Tensor No.】 开头，注明任务编号

看板信息

任务方向	任务数量	提交作品 / 任务认领	提交率	完成	完成率
Paddle Tensor 规范化	29	28 / 29	96.55%	28	96.55%

统计信息

排名不分先后 @enkilee (1) @PolaKuma (5) @LittleHeroZZZX (2) @SCUcookie (2) @ZHOU05030 (2) @yangrongxinuser (1) @MrXnneHang (7) @NKNaN (1) @ndyysheep (1) @Sylence8 (2) @kineast (1) @wwwuyan (1) @aquagull (2)

[MrXnneHang]

我发现No.3和No.5似乎重复了？

[HydrogenSulfate]

我发现No.3和No.5似乎重复了？

好像是的，我把No.3先划掉了，感谢指出错误

[enkilee]

【报名】：2

[PolaKuma]

【报名】：3